Elasticsearch：基于多个 kNN 字段对文档进行评分

在Elasticsearch中，你可以使用knn查询来基于多个k-Nearest Neighbor (kNN) 字段对文档进行评分。以下是一个使用多个kNN字段的kNN查询的示例：

GET /_search
{
  "query": {
    "knn": {
      "field": "text_vector",      
      "k": 5,                     
      "num_closest": 10,          
      "distance_type": "cosine",  
      "ignore_unmapped": false,   
      "normalize": true,          
      "boost": 1.0,               
      "query_weight": 1.0,        
      "min_score": 1.0,           
      "features": [
        [0.1, 0.2, 0.3],
        [0.4, 0.5, 0.6]
      ]
    }
  }
}

在这个例子中，我们对名为text_vector的字段执行kNN查询，其中features数组包含了要查询的特征点。k参数指定了要返回的最近邻居的数量，num_closest参数指定了要评分并返回的最相似文档的总数，可以比k值更大。distance_type指定了计算特征点距离的方法，这里使用的是余弦相似度（cosine）。其他参数如query_weight、min_score等可以用来进一步调整查询结果。

请注意，这个查询假设你已经在Elasticsearch中为你的文档设置了相应的向量字段，并且已经索引了文档的特征向量。如果你的Elasticsearch集群中的mappings和你的查询不匹配，你可能需要更新你的mappings或者调整查询以确保它们匹配。